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Vorrei tornare sull’argomento del Connettivismo e sulle – a mio avviso interessantissime – considerazioni George Siemens sui nuovi modelli di apprendimento.
Cominciamo con questo video molto interessante del TEDx (purtroppo solo in inglese) in cui Siemens parte dalla sua esperienza di vita e dal racconto della sua infanzia in Messico, durante la quale ha cominciato a pensare alla società e ai processi di apprendimento e di costruzione del sé come a processi eminentemente sociali.

Riporto di seguito alcuni punti fondamentali dell’approccio Connettivista che aiutano a chiarire meglio i termini in gioco:

  • Conoscenza e apprendimento richiedono una diversità di approcci che siano in grado di rappresentare la complessità del mondo nel quale viviamo.
  • L’apprendimento è un processo di costruzione delle reti che consiste nel connettere nodi specializzati e fonti d’informazione privilegiate.
  • La conoscenza risiede nelle reti e non nei singoli nodi.
  • La conoscenza e le informazioni possono risiedere anche in nodi “non umani” o in applicazioni e le tecnologie devono essere considerate come i facilitatori/abilitatori dei processi di apprendimento.
  • Conoscenza e apprendimento sono due processi continui e duraturi nel tempo: non devono essere considerati come mete di un percorso finito o il prodotto di un momento puntuale.
  • La capacità di apprendere e di conoscere – ad oggi – è molto più critica e molto più interessante della capacità di ricordarsi ciò che è noto o della possibilità di immagazzinare informazioni e dati.
  • La conoscenza deve essere il più possibile aggiornata e al passo con i tempi
  • L’abilità che possiamo considerare come “chiave” – al giorno d’oggi – è quella di riconoscere schemi, individuare connessioni e sviluppare network creativi che portino alla generazione di nuove prospettive e nuovi artefatti (idee, progetti, concezioni, prodotti…)
  • Il processo di Decision-Making è esso stesso apprendimento. Ciò che oggi consideriamo come veritiero, corretto e adeguato potrebbe smettere di esserlo in un futuro non troppo remoto. l’idea che deve rimanere è quella mutuata dal Web 2.0 di perpetual-beta, in cui i processi sono sottoposti a un continuo rinnovo e a una continua verifica che ne sperimenti la validità e l’efficacia.

Ricordiamoci che come dice Siemens: cambiare i nostri modelli di educazione significa cambiare la società intera.

Una delle teorie che ritengo maggiormente interessanti dal punto di vista della comprensione di come si muove – oggi – la nostra conoscenza del mondo e delle cose è quella di George Siemens (http://www.connectivism.ca). Siemens sottolinea come, nelle società in cui viviamo, la conoscenza e i processi di apprendimento muovano a partire da logiche reticolari e connesse ancor prima che da contenuti predeterminati.
Siemens afferma:

To know today means to be connected. Knowledge moves too fast for learning to be only a product. We used to acquire knowledge by bringing it close to ourselves. We were said to possess it – to have it exist in our heads. We can no longer seek to possess all needed knowledge personally. We must store it in our friends or within technology.

Conoscenza e apprendimento passerebbero dunque prima di tutto dalla rete e della condivisione.
Le informazioni non vanno considerate come contenuti statici che sono depositati nella memoria di qualcuno o in database, ma come – soprattutto – legami, reti e connessioni, dove il conoscere chi è molto più importante del conoscere il cosa.

Anche Duncan Watts nel suo Six Degrees scrive:

When solving complex problems in ambiguous environments, individuals compensate for their limited knowledge of the interdependencies between their various tasks and for their uncertainty about the future by exchanging information— knowledge, advice, expertise, and resources— with other problem-solvers within the same organization.

Provando in sintesi a tracciare una piccola “modellizzazione” di questi concetti possiamo ipotizzare uno schema come quello riportato in cui la conoscenza definita “Connected” risulta dall’interazione di più variabili specifiche:

  • Le persone: con i loro flussi di valore e le reti informali e formali che li caratterizzano.
  • La tecnologia: dimensione fondamentale in grado di garantire il contesto abilitante all’interno del quale si muove la conoscenza, ma non solo. La stessa tecnologia puo’ diventare depositaria di conoscenza e incarnare informazioni.
  • Le organizzazioni con il loro enorme patrimonio di conoscenze e pratiche cristallizzate siano esse – anche in questo caso – formali o informali.
  • La Cultura e La Società intese come insieme di norme, di credenze, di convenzioni e di abitudini in cui i soggetti sono immersi e di cui i soggetti fanno parte.
Connected_knowledge

Direi che si tratta di un orizzonte di studio molto affascinante nonché indispensabile se si vuole cercare una risposta e tentare di dare una spiegazione valida ai processi di cambiamento enormi a cui negli ultimi anni siamo stati (e siamo) sottoposti.
Infine chiudo con un interessante video di David Orban (http://www.davidorban.com/) dedicato proprio al tema della conoscenza che si diffonde tra reti, oggetti e persone. Per un mondo in cui everything knows everything

Di recente mi è capitato tra le mani l’ottimo libro di Steven Berlin JohnsonEmergence: The connected lives of Ants, Brains, Cities and Software. (http://www.amazon.com/exec/obidos/ASIN/0684868768/stevenberlinj-20). Non è un testo recentissimo ma mi ha spinto a fare nuove riflessioni circa le modalità con cui organizziamo la nostra conoscenza e con cui apprendiamo. Il libro spiega molto bene il concetto di emergenza che Wikipedia definisce come:

Il comportamento emergente è la situazione nella quale un sistema esibisce proprietà inspiegabili sulla base delle leggi che governano le sue componenti. Esso scaturisce da interazioni non-lineari tra le componenti stesse.
Quantunque sia più facilmente riscontrabile in sistemi di organismi viventi o di individui sociali oppure ancora in sistemi economici, diversamente da una credenza oggi diffusa l’emergenza si manifesta anche in contesti molto più elementari, come ad esempio la fisica delle particelle e la fisica atomica.

Essa può essere definita anche come il processo di formazione di schemi complessi a partire da regole più semplici, e una esemplificazione può ottenersi osservando il il gioco della vita di Horton Conway, nel quale poche semplici regole fissate per pochi individui di base possono condurre a evoluzioni assai complesse.

Per avere un esempio pratico di quello che stiamo dicendo è sufficiente pensare alle formiche. Prese singolarmente sono tutt’altro che animali intelligenti e sono in grado di sopravvivere solo pochi giorni se sono separate dalla colonia, tuttavia – nel loro complesso – sono in grado di costruire capolavori architettonici senza l’ausilio di nessun coordinamento centrale e nessun tipo di intelligenza che le governi, a meno che non si voglia considerare intelligenza la semplice traccia feromonica che si portano dietro. Allo stesso modo una jam session funziona in maniera molto simile: la musica che nasce – sempre nuova, innovativa, e inaspettata – è frutto dall’interazione locale dei membri che non rispondono a nessun coordinamento centrale, ma semplicemente si limitano a seguire la musica e – come le formiche – a imparare dai feedback che provengono dai propri compagni.

Termitaio-in-kenya-safari

Lo stesso discorso fatto sulle formiche e sulla musica possiamo applicarlo all’innovazione e al modo in cui si propaga la conoscenza. La lezione che abbiamo imparato dal Web 2.0 è che le masse possono essere molto più intelligenti dei singoli. Gli strumenti tecnologici diventano dei contesti abilitanti che favoriscono l’emergere di un’intelligenza che non risiede nei singoli ma è collocata direttamente nelle reti e nelle relazioni tra i soggetti.

E’ forse un concetto un po’ forte ma penso che gli esempi a sostegno di questa tesi siano moltissimi: se pensiamo al modo in cui funziona il cervello umano e ai tentativi che nel corso degli anni da Cartesio a Edelman sono stati fatti per descriverlo e per comprendere in che modo si formi il pensiero realizziamo immediatamente che la nostra intelligenza si muove secondo logiche assolutamente identiche a quelle dei termitai. I nostri neuroni non sono intelligenti presi singolarmente: è l’interazione tra loro, l’apertura di nuove connessioni che fa emergere un pensiero e un’idea del tutto nuova.
In un video al TED Johnson spiega molto bene questo concetto:

Comprendere le reti, come queste si sviluppano, da dove originano è, quindi, la vera sfida di questo millennio e può aiutarci a fare un passo in più verso la comprensione della conoscenza e dei nostri meccanismi di apprendimento.
Sugata Mitra, con il suo esperimento Hole in the Wall avanza l’ipotesi che l’apprendimento stesso possa essere un fenomeno emergente che origina dall’interazione locale di più persone.
Anche lui in un interessante video al TED spiega come attraverso un semplice PC collegato in rete e messo per le strade dell’India sia riuscito – senza nessun tipo di training specifico –  a veicolare apprendimenti ai bambini più piccoli. La sua ricerca è ambiziosa ma merita sicuramente di essere tenuta d’occhio come una delle frontiere più interessanti per il prossimo futuro.

Le riflessioni che si possono fare sono molte e interessanti. La formazione dal canto suo non può certo dirsi completamente esterna a questo fenomeno e – anzi – dovrebbe saggiamnete interpretare i fenomeni in atto e regolarsi di conseguenza. Volendo provare a spingersi un po’ oltre si potrebbe ipotizzare addirittura un ulteriore livello di cambiamento rispetto a quelli che identifica Domenico Lipari nel suo Logiche di Azione formativa nelle organizzazioni.
Il terzo livello – che è quello del prossimo futuro – potrebbe essere, appunto, basato su un tipo di apprendimento emergente, sociale e strettamente legato alla collaborazione e all’intelligenza della massa. La conoscenza di dove trovare le risorse che ci servono è la cosa più importante per chi intende apprendere veramente. La rete assume, quindi, una dimensione cruciale e unica.
Nei prossimi post approfondiremo il concetto facendo riferimento agli interessantissimi lavori di George Siemens.

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